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ディープラーニングの概要 最適化手法
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確率的勾配降下法の性質
確率的勾配降下法 (SGD) の説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ
訓練データからランダムに選んだ一部のデータで勾配を計算し、パラメータの更新を何度もくり返す
すべての訓練データで勾配を1回計算し、その1回の更新だけで学習を終える
学習率の値は、学習の進み方に影響しない
更新のたびに誤差が必ず減り続けることが保証されている
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オリジナル問題（スタディードが作成）
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